AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：釋放 LLM 進行復(fù)雜化學(xué)推理的能力，一種簡單而有效的提示策略 StructChem
關(guān)鍵字：化學(xué),公式,問題,知識,基線
文章來源：人工智能學(xué)家
內(nèi)容字數(shù)：4601字

內(nèi)容摘要：

將 ScienceAI設(shè)為星標
第一時間掌握
新鮮的 AI for Science 資訊編輯 |X
人工智能有望改變化學(xué)領(lǐng)域。LLM 在解決簡單的化學(xué)問題，如分子分類和性質(zhì)預(yù)測，取得了可喜的成果。
然而，GPT-4 等 LLM 在解決復(fù)雜的化學(xué)推理問題中仍極具挑戰(zhàn)。
近日，來自上海交通大學(xué)、伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校（UIUC）、紐約大學(xué)、華盛頓大學(xué)、艾倫人工智能研究所和加利福尼亞大學(xué)圣迭戈分校（University of California San-Dieg）的研究團隊，推出了 StructChem，一種簡單而有效的提示策略，釋放 LLM 進行復(fù)雜化學(xué)推理的能力。
StructChem 在跨四個化學(xué)領(lǐng)域進行測試，顯著增強了 GPT4 的性能。所提方法始終優(yōu)于基線方法，平均提高了 30%。
該研究以《Structured Chemistry Reasoning with Large Language Models》為題，于 2024 年 2 月 9 日發(fā)布在 預(yù)印平臺 arXiv 上。
論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2311.09656.pdf
GitHub

原文鏈接：釋放 LLM 進行復(fù)雜化學(xué)推理的能力，一種簡單而有效的提示策略 StructChem

聯(lián)系作者

文章來源：人工智能學(xué)家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權(quán)威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構(gòu)